基于隨機(jī)森林算法的塞罕壩地區(qū)土地覆被分類及景觀格局變化.pdf

1、土地利用/土地覆被變化是當(dāng)前研究全球生態(tài)環(huán)境變化的核心和熱點(diǎn)。近幾年來，塞罕壩地區(qū)土地覆被類型變化劇烈。塞罕壩地區(qū)作為生態(tài)保護(hù)熱點(diǎn)地區(qū)和典型脆弱生態(tài)系統(tǒng)，有必要對變化過程中的景觀格局時空變化和景觀破碎化過程進(jìn)行詳細(xì)研究和探討，這對森林景觀經(jīng)營和監(jiān)測、生態(tài)服務(wù)功能評價以及土地資源的合理規(guī)劃非常重要。
　　本研究以塞罕壩地區(qū)的土地覆被類型為具體研究對象，比較了隨機(jī)森林分類算法和最大似然法分類方法;選取了精度高的隨機(jī)森林分類算法提取了塞

2、罕壩地區(qū)1989年、2000年和2013年3個時期的土地覆被類型，并采用景觀類型面積比較法、馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣法和景觀格局指數(shù)法，從時空尺度對塞罕壩地區(qū)的景觀格局及其動態(tài)變化進(jìn)行了深入研究，詳細(xì)介紹了塞罕壩地區(qū)的景觀組分和景觀構(gòu)型的現(xiàn)狀以及塞罕壩地區(qū)土地利用類型時空變化、內(nèi)部結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化情況和景觀格局動態(tài)變化。主要研究結(jié)果如下:
　　(1)隨機(jī)森林模型添加了光譜波段、紋理特征、地形因子和植被指數(shù)4種類型共計287個輸入特征變量。采用該模

3、型可以得到的總體分類精度為99.19％，Kappa系數(shù)為98.92％。在對輸入變量的重要性進(jìn)行評估時發(fā)現(xiàn)光譜變量比其他幾種類型變量對塞罕壩地區(qū)土地覆被類型的分類影響要強(qiáng)很多，同時也強(qiáng)于單個季節(jié)的光譜變量對分類精度的影響。進(jìn)行最優(yōu)隨機(jī)森林分類模型選取時，去除了89.90％的輸入變量，只選取最重要的29個作為最優(yōu)模型的輸入變量。在這29個變量中，包括四季的光譜波段和植被指數(shù)，說明影像季節(jié)變化可以有效增強(qiáng)各土地利用/覆蓋類型間的可分離性。采用

4、最優(yōu)隨機(jī)森林分類模型，得到總體分類精度為98.79％，Kappa系數(shù)為98.39％。
　　(2)2013年研究區(qū)內(nèi)各土地覆被類型所占面積很不均橫，其中，人工林、天然次生林和草地占總面積的93.97％。景觀總斑塊數(shù)為18047個。天然次生林斑塊密度最高(4.06個/km2)，與景觀整體斑塊密度19.33個/km2相差較大。塞罕壩地區(qū)優(yōu)勢斑塊類型為人工林（最大斑塊指數(shù)為7.37％）。塞罕壩地區(qū)景觀構(gòu)型復(fù)雜、各土地覆被類型間物理連接緊密

5、，空間分布比較分散，整體景觀格局主要受人工林、天然次生林和草地的共同影響。
　　(3)1989-2013年間，人工林、城鎮(zhèn)及建筑用地、裸地、天然次生林和草地面積呈增長趨勢，灌木林和水體面積呈下降趨勢，其中，人工林面積增加量和增幅最大(160.44km2，86.11％);灌木林面積減少量最大(138.01 km2)，但水體是研究區(qū)內(nèi)面積降幅最大(92.87％)。各土地覆被類型間發(fā)生的相互轉(zhuǎn)化，1989-2000年間，主要表現(xiàn)為天然次

6、生林轉(zhuǎn)化為人工林(65.01 km2)和灌木林轉(zhuǎn)化為草地(56.25 km2);2000-2013年間，主要表現(xiàn)為人工林向天然次生林和灌木林的擴(kuò)張以及草地和灌木林向天然次生林方向的演替。24年間，塞罕壩地區(qū)灌木林、人工林和水體的破碎化趨勢有明顯好轉(zhuǎn)，草地、天然次生林以及裸地的整體性在一定程度被破壞，城鎮(zhèn)及建筑用地的破碎化程度最為嚴(yán)重。塞罕壩地區(qū)的最大斑塊指數(shù)由12.16降到7.37，優(yōu)勢斑塊類型由人工林取代了最初的草地。草地、灌木林、裸